空间Redis存储大小怎么定，Redis到底得准备多少内存才够用呢？

空间Redis存储大小怎么定，Redis到底得准备多少内存才够用呢？”这个问题，其实没有一个放之四海而皆准的答案，它完全取决于你的具体业务是怎么用Redis的，就像你问“我家需要买多大的冰箱”一样，得看你有几口人、平时买菜的习惯、是不是喜欢囤货，我们可以通过一些方法和思路，来估算出一个比较靠谱的内存大小，避免买小了不够用,或者买大了浪费钱。

最核心的一步是估算你的数据量，你得先搞清楚，你打算往Redis里放哪些东西，每样东西大概有多大，总共有多少条，你如果用Redis来缓存用户信息（来源：Redis实战经验），假设你有100万用户，每个用户的信息（比如用户ID、昵称、头像链接等）存成一个字符串或者哈希结构，大概占1KB，那么初步估算，这部分就需要 1,000,000 1KB = 1GB 的内存，如果你还用Redis存了会话（Session）（来源：常见的Redis使用场景），假设每个会话占5KB，平均在线用户50万，那么这部分就需要 500,000 5KB ≈ 2.5GB，把这些不同用途的数据量加起来，就能得到一个“纯数据”的理论总值。

光算数据本身是远远不够的，Redis运行自己也需要消耗内存，而且存储数据时会有“额外开销”，这就像你买了个冰箱，除了能放食物的容积，冰箱本身的隔板、抽屉、压缩机也占地方，Redis的主要额外开销包括（来源：Redis官方文档关于内存优化的部分）：

1. 数据结构的开销：Redis为了快速管理和访问数据，每种数据结构（如字符串、哈希、列表、集合等）都会有自己的元数据信息，哪怕你只存一个很小的字符串，Redis也会为它分配额外的空间来记录类型、过期时间、指针等信息，这个开销对于大量的小对象来说,累积起来会非常可观。
2. 内存碎片：随着数据不断地写入、修改和删除，内存中会产生一些零散的空闲空间，这些空间可能因为太小而无法被新数据使用，这就形成了碎片，内存碎片率越高,实际占用的内存就比数据本身大得越多。

比较专业的做法是，在估算出的“纯数据”总量上，乘以一个缓冲系数，这个系数没有固定值，通常建议在1.5到2之间，甚至更高，如果你的业务数据模型很简单，主要是大键，碎片可能少点，系数可以小一些（比如1.3-1.5），如果你的业务都是小键，且增删改频繁，那么系数就要取大值（比如1.7-2.0甚至更高），一开始如果不确定，保守一点,按2倍来准备会更稳妥。

要考虑业务的增长和峰值，你不能只按现在的数据量来算，业务是在发展的，用户量、数据量可能会增长，你预计未来半年用户量会增长20%，那么内存也要预留出相应的空间，还要考虑业务高峰期的场景（来源：系统容量规划常识），比如电商平台在“双十一”期间，活跃用户和缓存数据量可能是平时的好几倍，你的内存必须能扛住这种峰值流量，否则高峰期Redis内存满了，开始删除数据或者无法写入，就会导致网站或App卡顿、报错。

还有一个非常实用且强烈推荐的方法，就是搭建一个测试环境（来源：工程师最佳实践），在生产环境投入运营之前，或者在对内存用量没把握的时候，可以模拟真实的生产数据，往测试Redis实例里灌入预期数量的数据，然后直接使用Redis的命令（INFO memory）来查看实际的内存使用情况，这个方法是最准确的，因为它已经把所有的数据结构和碎片开销都计算在内了,你能得到一个非常接近生产环境的数字。

别忘了设置内存上限和淘汰策略（来源：Redis核心配置），在Redis的配置文件中，一定要通过 maxmemory 参数设置最大使用内存，这相当于给水库修了个堤坝，防止内存被无限占用导致服务器崩溃，还要设置 maxmemory-policy，也就是当内存用满了之后，Redis该怎么办，是淘汰最近最少使用的数据（LRU），还是淘汰快要过期的数据，或者直接禁止写入？根据你的业务需求选对策略，即使偶尔超出预估内存，系统也能以一种可控的方式运行,给你留出处理问题的时间。

持续监控是关键，内存规划不是一劳永逸的（来源：运维监控原则），系统上线后，必须用监控工具（如Prometheus、Grafana等）持续观察Redis的内存使用趋势、碎片率、键数量等指标，这样你就能及时发现内存增长是否异常，是否接近上限,从而在出现问题前进行扩容或优化。

确定Redis需要多少内存，是一个“估算 + 缓冲 + 测试 + 监控”的动态过程，先从业务角度估算数据量，然后乘以一个经验系数（比如1.5-2.0）来覆盖Redis自身开销，再考虑业务增长和峰值需求，如果条件允许，用测试环境进行压测是最好不过的，务必设置内存上限和淘汰策略，并辅以持续的监控，这样一套组合拳下来，你就能对Redis的内存需求做到心中有数，既不浪费资源,又能保证业务的稳定运行。